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10%训练数据超越100%表现,机器人学习领域迎来重要突破

10%训练数据超越100%表现,机器人学习领域迎来重要突破

10%训练数据超越100%表现,机器人学习领域迎来重要突破

第一作者陈昌和是美国密歇根大学的研究生,师从 Nima Fazeli 教授,研究方向包括基础模型、机器人学习与具身人工智能,专注于机器人操控、物理交互与控制优化。


第二作者徐晓豪是美国密歇根大学机器人学院博士生,研究涵盖3D 感知、视觉语言模型驱动的多模态异常检测及鲁棒三维重建。


19 0 2025-09-03